gym下载 - gym源代码下载

gym

其他源码

0.26.2

下载

重要的通知

自2021年以来一直在维护体育馆的团队将所有未来的发展转移到了体育馆，替代体育馆（进口体育馆作为健身房）的替代品下降，健身房将不会收到未来的任何更新。您可以尽快切换到体育馆。如果您想了解有关此开关背后的故事的更多信息，请查看此博客文章。

健身房

Gym是一个开源Python库，用于通过提供标准API来开发和比较增强学习算法，以在学习算法和环境之间进行通信，以及符合该API的标准环境。自发行以来，健身房的API已成为这样做的现场标准。

Gym Documentation网站位于https://www.gymlibrary.dev/，您可以在此处提出修复和更改。

健身房还具有用于开发目的的Discord服务器，您可以在此处加入：https：//discord.gg/nhg2jrn489

安装

要安装基础健身房库，请使用pip install gym 。

这并不包括所有环境家庭的依赖关系（数量有很多，有些可能会在某些系统上安装）。您可以为一个家庭安装这些依赖项，例如pip install gym[atari] ，也可以使用pip install gym[all]安装所有依赖项。

我们支持Linux和MacOS上的Python 3.7、3.8、3.9和3.10。我们将接受与Windows相关的PR，但不正式支持它。

API

体育馆API的API将环境建模为简单的Python env类。创建环境实例并与它们进行互动非常简单 - 这是使用“ Cartpole-V1”环境的示例：

 import gym
env = gym . make ( "CartPole-v1" )
observation , info = env . reset ( seed = 42 )

for _ in range ( 1000 ):
    action = env . action_space . sample ()
    observation , reward , terminated , truncated , info = env . step ( action )

    if terminated or truncated :
        observation , info = env . reset ()
env . close ()

著名的相关库

请注意，这是一个不完整的列表，只包括维护者在被要求提出建议时最常见的新闻。

CleanRl是基于健身房API的学习库。它旨在迎合该领域的新人，并提供非常好的参考实现。
Tianshou是一个学习库，专为经验丰富的用户而设计，并且设计允许轻松进行复杂的算法修改。
RLLIB是一个学习库，允许分布式培训和推论，并在整个强化学习空间中支持大量的功能。
Pettingzoo就像健身房一样，但对于拥有多个代理商的环境。

环境版本

出于可重复性原因，健身房保留严格的版本控制。所有环境以“ _v0”之类的后缀结束。当对可能影响学习结果的环境进行更改时，数量会增加一个，以防止潜在的混乱。

Mujoco环境

Mujoco环境的最新“ _V4”和未来版本将不再取决于mujoco-py 。相反， mujoco将是未来体育馆Mujoco环境版本所需的依赖性。依mujoco-py的旧体育馆Mujoco环境版本仍将保留，但仍不是不受欢迎的。为了安装最新健身房环境的依赖项，请使用pip install gym[mujoco] 。旧的Mujoco环境的依赖项仍然可以通过pip install gym[mujoco_py]安装。

引用

当健身房出来时的白皮书https://arxiv.org/pdf/1606.01540，可以用以下Bibtex输入来引用：

 @misc{1606.01540,
  Author = {Greg Brockman and Vicki Cheung and Ludwig Pettersson and Jonas Schneider and John Schulman and Jie Tang and Wojciech Zaremba},
  Title = {OpenAI Gym},
  Year = {2016},
  Eprint = {arXiv:1606.01540},
}